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Hacking-, PenTest- und Cybersicherheits-Tools für Ihr Sicherheitsarsenal!

Kitploit ist ein Verzeichnis von Hacking-, Cybersicherheits- und Pentesting-Tools. Entdecken Sie die neuesten Projekt-Updates, um Schwachstellen zu finden, Systeme zu analysieren, Tests zu automatisieren und Ihre Sicherheit zu stärken.

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Dark-Moon

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83013871vor 20 TagenVon Kitploit geprüft

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Über

Autonome KI-Pentesting-Engine für kontinuierliche offensive Sicherheit über Web, Cloud, AD und Kubernetes. Agentisches Denken + echte Exploit-Ausführung liefern beweisbasierte Schwachstellen. Privacy-Gateway: Das LLM sieht nie Ihre echten IPs, Hosts, Zugangsdaten oder Pfade (deterministische Platzhalter werden lokal wiederhergestellt), nichts verlässt Ihre Umgebung.

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DarkMoon — autonomes KI-Penetrationstesting auf einem lokalen Modell

DarkMoon

Open-Source autonomes KI-Penetrationstesting — findet, exploitet und qualifiziert jede Schwachstelle in deiner eigenen Infrastruktur

GitHub stars Latest release License GPLv3 Made with local LLM Autonomous AI pentesting

⭐ Star DarkMoon · 🚀 Quick Start · 🧩 Integrations · 📊 Benchmark · 🔒 Darkmoon Pro · ▶️ Install & Run (OSS) · ▶️ Demo (Pro)

DarkMoon ist autonomes KI-Penetrationstesting für deine eigene Infrastruktur. Richte es auf ein autorisiertes Ziel und es führt die gesamte Bewertung selbstständig durch und dokumentiert anschließend jeden Fund mit dem exakten Befehl und der Rohausgabe.

  • 🟢 Wirklich Open Source. GPLv3 und selbst gehostet, die Methodik jedes Agenten ist reines Markdown, das du lesen, diffen und forken kannst.
  • 🎯 Findet UND beweist. Jede Schwachstelle wird mit dem exakten Befehl und der Rohausgabe geliefert (die Ausnutzung wird vom Agenten behauptet; der Pro-Remediation-Retest ist der maschinell verifizierte Schritt), sodass es fast nichts zu triagieren gibt.
  • 🔒 Läuft auf einem lokalen LLM + Privacy Gateway. Das Gateway tokenisiert deine echten IPs, Hosts und Zugangsdaten lokal, sodass das Modell auf Platzhaltern arbeitet, während die echten Werte in deinem Perimeter bleiben.
  • 🧩 Überall, wo du baust. Führe es aus GitHub, GitLab, Jenkins, VS Code, JetBrains, n8n, Grafana oder Splunk aus — die Open-Source-Edition funktioniert mit den CLI-basierten. Siehe die Integrationen ↓

Sieh dir die Open-Source-Engine an (CLI)

Das Open-Source-Darkmoon ist ein Kommandozeilenwerkzeug. Das bekommst du, wenn du das Repo klonst. Du startest eine Bewertung von der Kommandozeile aus und siehst jeden Agenten, jeden Befehl und jeden Fund in Echtzeit vorbeiströmen.

Starten einer DarkMoon-Bewertung von der Kommandozeile mit einer einzigen TARGET-Zeile

Starte einen Lauf von der CLI. Eine TARGET-Zeile und DarkMoon übernimmt die gesamte Bewertung.

 Eine DarkMoon-Sub-Agent-Zustandsmaschine im Terminal, die CVE-2019-9978 erkennt und direkt zur Ausnutzung übergeht

Autonome Agenten argumentieren und exploiten, live in deinem Terminal. Hier markiert ein Sub-Agent CVE-2019-9978 und schwenkt direkt zur Ausnutzung.
DarkMoon-Recon- und Umgebungsmodell-Zusammenfassung im Terminal

Recon und Umgebungsmodell. DarkMoon fingerprintet den Stack und bestätigt die Angriffsfläche, bevor es zuschlägt.

 Live-MCP-Ausgabestream im Terminal mit zeitgestempelten Befehlen und Rohantworten

Live-MCP-Stream. Jeder Befehl, den der Agent ausführt, und seine Rohausgabe, zeitgestempelt, mit ./darkmoon.sh --log <session>.
Signalerkennungsmatrix im Terminal, die erkannte Technologien den von DarkMoon entsandten Agenten zuordnet

Signal-zu-Agent-Dispatch. DarkMoon entscheidet anhand dessen, was es genau auf dem Ziel erkennt, welche Spezialisten-Agenten es einsetzt.

Vorgestellt in Help Net Security · Cyber Security News · DevOps.com · SecurityBrief · LinuxLinks · IT Brief · ChannelLife

Quick Start

git clone https://github.com/ASCIT31/Dark-Moon.git
cd Dark-Moon
./install.sh

install.sh konfiguriert Ihren LLM-Anbieter interaktiv (keine Bearbeitung von docker-compose.yml erforderlich) und erstellt den vollständigen Stack:

./install.sh           # skip form if .opencode.env already configured
./install.sh --init    # force reconfiguration (cloud or local model)
./install.sh --help    # show usage

Unterstützt Cloud-Anbieter (Anthropic, OpenAI, OpenRouter…) und lokale Modelle (Ollama, llama.cpp). Führe dann deine erste Bewertung durch und beobachte sie live:

./darkmoon.sh "TARGET: example.com"
./darkmoon.sh --log <session_id>

Voraussetzungen: Docker & Docker Compose und ein LLM-API-Schlüssel (oder ein lokales Modell). GPU-Setup, Umgebungsvariablen und die vollständige Flags-Referenz findest du in der Vollständigen Dokumentation.

Funktionsübersicht

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